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cv::solvePnP中的flag参数

时间: 2023-06-25 10:03:39 浏览: 331
在 OpenCV 中的 solvePnP 函数中，flag 参数是于控制求解姿态时的一些选项。它可以取以下常量值之一： - cv::SOLVEPNP_ITERATIVE：使用迭代算法进行求解。该算法会在初始估计姿态的基础上进行迭代优化，直到满足指定的精度要求。这是默认值。 - cv::SOLVEPNP_P3P：使用 P3P 算法进行求解。该算法可以在给定三个点和它们在图像中对应的投影点的情况下，直接求解出相机的姿态（旋转矩阵和平移向量）。 - cv::SOLVEPNP_EPNP：使用 EPnP 算法进行求解。该算法是基于 P3P 的扩展算法，可以在给定四个或更多点和它们在图像中对应的投影点的情况下，求解出相机的姿态。 - cv::SOLVEPNP_DLS：使用 DLS 算法进行求解。该算法可以处理输入点集存在噪声或误差的情况，但相对于其他算法，它的计算速度较慢。 - cv::SOLVEPNP_UPNP：使用 UPnP 算法进行求解。该算法是一种非迭代的算法，可以在给定五个或更多点和它们在图像中对应的投影点的情况下，求解出相机的姿态。相对于其他算法，它的精度较高，但计算时间较长。 flag 参数的取值会影响函数的求解速度和求解精度，需要根据具体的应用场景进行选择。
相关问题

cv::solvePnP

`cv::solvePnP`是OpenCV库中的一个函数，它在计算机视觉领域中用于解决单应性和姿态估计问题（Perspective-n-Point，PnP）。这个函数主要用于找到相机坐标系下的三维点集与二维图像坐标下的投影之间的对应关系。给定一组三维点（通常来自于结构光测距仪或深度传感器）、对应的二维像素坐标以及相机的内参数矩阵（包括焦距、主点等），`solvePnP`计算出相机相对于这些三维点的旋转和平移参数，也就是相机的位姿。 该函数原型大致如下： ```cpp bool solvePnP(const std::vector<cv::Point3f>& objectPoints, const std::vector<cv::Point2f>& imagePoints, const Mat& cameraMatrix, const Mat& distCoeffs, Mat& rvec, Mat& tvec, bool useExtrinsicGuess = false, int flags = SOLVEPNP_ITERATIVE); ``` 其中： - `objectPoints`：物体空间中的点集合 - `imagePoints`：图像上观测到的对应点 - `cameraMatrix`：相机的内参矩阵 - `distCoeffs`：相机的径向和切线畸变系数 - `rvec`和`tvec`：分别存储了旋转和平移向量的结果 - `useExtrinsicGuess`：是否使用预估的外参数作为初始解 - `flags`：可以选择不同的求解策略，如迭代法（ITERATIVE）或闭形式解（DLS）

cv::solvepnp

### OpenCV中的solvePnP函数 OpenCV库提供了丰富的计算机视觉算法实现，其中`cv.solvePnP()`是一个用于解决透视n点问题(Perspective-n-Point, PnP)的重要功能[^1]。该函数旨在通过给定的对象空间坐标及其对应的图像平面投影来估计相机的姿态（位置和方向）。具体来说： - **输入参数** - `objectPoints`: 表示世界坐标系下的三维点集。 - `imagePoints`: 对应于上述3D点在同一顺序下被摄像机捕捉到的二维像素坐标。 - `cameraMatrix`: 内参矩阵，通常由校准过程获得。 - `distCoeffs`: 镜头畸变系数向量。 - **返回值** - 函数会计算并返回旋转和平移矢量(`rvec`, `tvec`)作为输出，它们描述了从物体坐标系变换至摄像头坐标系所需的刚体运动。 下面给出一段Python代码片段展示如何调用此API: ```python import cv2 as cv import numpy as np # 假设已知目标物上的几个特征点的世界坐标 (单位: mm) objp = np.zeros((6*9, 3), np.float32) objp[:, :2] = np.mgrid[0:9, 0:6].T.reshape(-1, 2)*25.0 # 图像上检测到的对应角点的位置 imgpoints = ... # 这里应该是实际获取的数据 ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv.calibrateCamera([objp], [imgpoints], gray.shape[::-1], None, None) for i in range(len(objp)): imgpts, jac = cv.projectPoints(axis, rvecs[i], tvecs[i], mtx, dist) ``` 需要注意的是，在应用`solvePnP`之前可能还需要执行相机标定操作以得到准确的内参矩阵与畸变参数；另外对于某些特殊情况可以选择不同的求解器标志位如`SOLVEPNP_ITERATIVE`等提高精度或速度性能[^3]。
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void PnP_Solver::SolvePnP(const std::shared_ptr<const interfaces::msg::Armors> msg) { if (msg->armors.empty()) { RCLCPP_INFO(this->get_logger(),"没有接受到装甲板信息"); return; } for(const interfaces::msg::Armor & armor :msg->armors) { cv::Mat tvec,rvec; vector<cv::Point3f> obj_points; cv::Point3f obj_center; //解算 std::vector<cv::Point2f> img_points { cv::Point2f(armor.anchors[0].x, armor.anchors[0].y), cv::Point2f(armor.anchors[1].x, armor.anchors[1].y), cv::Point2f(armor.anchors[2].x, armor.anchors[2].y), cv::Point2f(armor.anchors[3].x, armor.anchors[3].y)}; if (armor.armor_type=="large") {obj_points=large_obj_points;} else {obj_points=small_obj_points;} cv::solvePnP(obj_points,img_points, camera_matrix,distortion_coefficients, rvec,tvec, false,cv::SOLVEPNP_IPPE); //打包消息 interfaces::msg::Armor3DPose pose_msg; pose_msg.stamp = msg->stamp; pose_msg.x=tvec.at<double>(0); pose_msg.y=tvec.at<double>(1); pose_msg.z=tvec.at<double>(2); pose_msg.rvec[0] = rvec.at<double>(0); pose_msg.rvec[1] = rvec.at<double>(1); pose_msg.rvec[2] = rvec.at<double>(2); //发送 pose_pub->publish(pose_msg); } } 我现在想把这串代码改成使用TF2发布相机→装甲板的坐标系变换

原代码中，我们通过solvePnP得到了每个装甲板相对于相机的旋转向量(rvec)和平移向量(tvec)。 现在，我们需要将这些信息转换为tf2的TransformStamped消息，并通过tf2_ros::TransformBroadcaster发布。 步骤： 1....

Error: Assertion failed (0 <= i && i < (int)vv.size()) in cv::debug_build_guard::_InputArray::getMat_调用solvePnP时报错

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cv2.error: OpenCV(3.4.2) C:\projects\opencv-python\opencv\modules\calib3d\src\solvepnp.cpp:65: error: (-215:Assertion failed) ( (npoints >= 4) || (npoints == 3 && flags == SOLVEPNP_ITERATIVE && useExtrinsicGuess) ) && npoints == std::max(ipoints.checkVector(2, 5), ipoints.checkVector(2, 6)) in function 'cv::solvePnP'

这个错误提示意味着在调用solvePnP函数时，输入的参数不符合要求。具体来说，这个函数要求至少有4个点对用于求解相机姿态，如果你使用的是SOLVEPNP_ITERATIVE算法并且使用了外部估计(guess)，那么它要求至少有3个点...

const std::string name = "handEyeCalibration()"; std::vector<std::vector<cv::Point3f>> board_points_list(map_id_raw_imgs.size()); for (auto& it : board_points_list) { it = calib_board.board_points; } extractCircles(calib_board); cv::Size img_size; img_size.height = map_id_raw_imgs[1].rows; img_size.width = map_id_raw_imgs[1].cols; cv::calibrateCamera(board_points_list, circles_list, img_size, intrinsic, dist_coeffs, rvecs_list, tvecs_list, 0); std::cout << "K = " << intrinsic << "\n" << "D = " << dist_coeffs << std::endl; std::vector<cv::Mat> R_world2cam; std::vector<cv::Mat> t_world2cam; //std::vector<cv::Mat> R_base2gripper, t_base2gripper; for (int i = 0; i < rvecs_list.size();i++) { if (rvecs_list.size() != tvecs_list.size()) { return false; } //cv::Mat R = cv::Mat::eye(3, 3, CV_64F); //cv::Rodrigues(rvecs_list[i], R); //R_world2cam.push_back(R); //t_world2cam.push_back(tvecs_list.at(i)); cv::Mat rvec, tvec; cv::solvePnP(board_points_list[i], circles_list[i], intrinsic, dist_coeffs, rvec, tvec, false, cv::SOLVEPNP_DLS); CalPose.at<double>(i, 0) = rvec.at<double>(0, 0); CalPose.at<double>(i, 1) = rvec.at<double>(1, 0); CalPose.at<double>(i, 2) = rvec.at<double>(2, 0); CalPose.at<double>(i, 3) = tvec.at<double>(0, 0); CalPose.at<double>(i, 4) = tvec.at<double>(1, 0); CalPose.at<double>(i, 5) = tvec.at<double>(2, 0); cv::Mat R; cv::Rodrigues(rvec, R); //rvecs.push_back(rvec); //tvecs.push_back(tvec); R_world2cam.push_back(R);; t_world2cam.push_back(tvec); } //数据声明 std::vector<cv::Mat> R_gripper2base; std::vector<cv::Mat> T_gripper2base; std::vector<cv::Mat> R_target2cam; std::vector<cv::Mat> T_target2cam; cv::Mat R_cam2gripper = cv::Mat(3, 3, CV_64FC1); //相机与机械臂末端坐标系的旋转矩阵与平移矩阵 cv::Mat T_cam2gripper = cv::Mat(3, 1, CV_64FC1); cv::Mat Homo_cam2gripper = cv::Mat(4, 4, CV_64FC1); std::vector<cv::Mat> Homo_target2cam; std::vector<cv::Mat> Homo_gripper2base; cv::Mat tempR, tempT, temp; for (int i = 0; i < CalPose.rows; i++) //计算标定板与相机间的齐次矩阵（旋转矩阵与平移向量） { temp = attitudeVectorToMatrix(CalPose.row(i), false, ""); //注意seq为空，相机与标定板间的为旋转向量 Homo_target2cam.push_back(temp); HomogeneousMtr2RT(temp, tempR, tempT); //std::cout << i << "::" << temp << std::endl; //std::cout << i << "::" << tempR << std::endl; //std::cout << i << "::" << tempT << std::endl; R_target2cam.push_back(tempR); T_target2cam.push_back(tempT); } for (int j = 0; j < ToolPose.rows; j++) //计算机械臂末端坐标系与机器人基坐标系之间的齐次矩阵 { temp = attitudeVectorToMatrix(ToolPose.row(j), false, "xyz"); //注意seq不是空，机械臂末端坐标系与机器人基坐标系之间的为欧拉角 Homo_gripper2base.push_back(temp); HomogeneousMtr2RT(temp, tempR, tempT); //std::cout << j << "::" << temp << std::endl; //std::cout << j << "::" << tempR << std::endl; //std::cout << j << "::" << tempT << std::endl; R_gripper2base.push_back(tempR); T_gripper2base.push_back(tempT); } //TSAI计算速度最快 calibrateHandEye(R_gripper2base, T_gripper2base, R_target2cam, T_target2cam, R_cam2gripper, T_cam2gripper, cv::CALIB_HAND_EYE_TSAI); Homo_cam2gripper = R_T2HomogeneousMatrix(R_cam2gripper, T_cam2gripper); std::cout << Homo_cam2gripper << std::endl; std::cout << "Homo_cam2gripper 是否包含旋转矩阵：" << isRotatedMatrix(Homo_cam2gripper) << std::endl; 这个代码用啦计算手眼标定有什么问题

因为cv::calibrateCamera已经计算了这些参数，再次调用solvePnP可能会导致不一致，特别是如果使用的参数（如是否使用初始内参）不正确的话。 2. **使用solvePnP重新计算位姿**： - 在循环中，对每个标定板点集...

cv2.solvePnP参数说明

cv2.solvePnP是OpenCV中用于求解相机姿态的函数。它的参数说明如下： 1. objectPoints: 物体坐标系下的点，可以是一个numpy数组，每行表示一个点的三维坐标。 2. imagePoints: 图像坐标系下的点，可以是一个numpy...

#include <map> #include <vector> #include <Eigen/Eigen> #include <opencv2/opencv.hpp> #include <cv_bridge/cv_bridge.h> #include <iostream> #include <fstream> // 棋盘格检测器类，用于检测棋盘格并计算机器人/相机坐标系转换 class ChessboardDetector_cls { private: cv::Mat rvec; // 旋转向量（世界坐标系到相机坐标系的旋转） cv::Mat tvec; // 平移向量（世界坐标系原点到相机坐标系原点的平移） // 相机内参矩阵 [fx, 0, cx; 0, fy, cy; 0, 0, 1] cv::Mat cameraMatrix; // 畸变系数 [k1, k2, p1, p2, k3] cv::Mat distCoeffs; // 棋盘格方块物理尺寸（单位：米，需与实际应用场景一致） float squareSize; int boardWidth = 7; // 棋盘格宽度（单位：内角点） int boardHeight = 7; // 棋盘格高度（单位：内角点） bool cvVerPlus45 = false; // OpenCV版本判断标志 public: // 构造函数，初始化相机参数和棋盘格尺寸 ChessboardDetector_cls(float square_size = 12.5,int nDevType=1) // 默认1cm方块,1=r1d,0=r8c { if(nDevType == 0){ // ✅ 相机内参矩阵 cameraMatrix: // [[1.04969613e+03 0.00000000e+00 5.73570763e+02] // [0.00000000e+00 1.05086275e+03 4.05877726e+02] // [0.00000000e+00 0.00000000e+00 1.00000000e+00]] // ✅ 畸变系数 distCoeffs: // [[-1.85926395e-03 1.61417431e-03 1.14303737e-03 7.58650886e-05 // -1.17211371e-03]] this->cameraMatrix = (cv::Mat_<double>(3, 3) << 593.52455247, 0, 359.99576897, 0, 591.1469869, 231.48422218, 0, 0, 1); this->distCoeffs = (cv::Mat_<double>(1, 5) << 0.03468398, 0.44016135, -0.00044522, 0.01792056, -1.15909218); }else{ // ✅ 相机内参矩阵 cameraMatrix: // [[1.05382819e+03 0.00000000e+00 5.72604459e+02] // [0.00000000e+00 1.05425060e+03 4.02170466e+02] // [0.00000000e+00 0.00000000e+00 1.00000000e+00]] // ✅ 畸变系数 distCoeffs: // [[ 0.00272168 -0.04679861 0.00091088 -0.00053716 0.14500516]] this->cameraMatrix = (cv::Mat_<double>(3, 3) << 1.05382819e+03, 0.00000000e+00, 5.72604459e+02, 0.00000000e+00, 1.05425060e+03, 4.02170466e+02, 0.00000000e+00, 0.00000000e+00, 1.00000000e+00); this->distCoeffs = (cv::Mat_<double>(1, 5) << 0.00272168, -0.04679861, 0.00091088, -0.00053716, 0.14500516); } this->squareSize = square_size; // 初始化棋盘格方块尺寸 int major_ver = 0, minor_ver = 0; std::sscanf(CV_VERSION, "%d.%d", &major_ver, &minor_ver); // 使用自适应阈值检测棋盘格角点 // 这里的版本判断是为了兼容OpenCV 4.5+和4.4-的不同函数调用 // 4.5+版本使用findChessboardCornersSB函数，4.4-版本使用findChessboardCorners函数 if (major_ver > 4 || (major_ver == 4 && minor_ver >= 5)){ // OpenCV 4.5+ cvVerPlus45 = true; } } // 棋盘格检测服务回调函数 // 输入：原始图像，输出：位姿向量[x,y,z]（相机坐标系下的棋盘格原点坐标） bool ChessboardDetectionCallback(cv::Mat image, std::vector<float>& vecRt) { if(!ChessboardDetection(image)) { // 执行检测 return false; // 检测失败返回false } // 生成唯一文件名 auto now = std::chrono::system_clock::now(); auto timestamp = std::chrono::duration_cast<std::chrono::milliseconds>( now.time_since_epoch()).count(); std::string filename = "/home/nvidia/YaLongR8/src/bringup/detected_" + std::to_string(timestamp) + ".jpg"; // 保存带角点的图像 if(!cv::imwrite(filename, image)){ std::cerr << "Failed to save image: " << filename << std::endl; } else { std::cout << "Saved image with corners: " << filename << std::endl; } vecRt = PoseCalculation(); // 计算并返回位姿 return true; } // 计算标定板坐标系到相机坐标系的转换矩阵 cv::Point3f transformToCameraFrame(const cv::Point3f& obj_in_board) { cv::Mat R; cv::Rodrigues(rvec, R); // 将旋转向量转为旋转矩阵 cv::Mat pt_board = (cv::Mat_<double>(3,1) << obj_in_board.x, obj_in_board.y, obj_in_board.z); cv::Mat pt_camera = R * pt_board + tvec; return cv::Point3f( static_cast<float>(pt_camera.at<double>(0)), static_cast<float>(pt_camera.at<double>(1)), static_cast<float>(pt_camera.at<double>(2)) ); } private: // 核心检测函数 bool ChessboardDetection(cv::Mat image) { if(image.empty()) { std::cerr << "图像为空！" << std::endl; return false; } const cv::Size boardSize(boardWidth, boardHeight); // 棋盘格内部角点数量（7x7网格） std::vector<cv::Point2f> corners; // 存储检测到的角点坐标 // 转换为灰度图（棋盘格检测需要灰度图像） cv::Mat gray_image; cv::cvtColor(image, gray_image, cv::COLOR_BGR2GRAY); // 使用自适应阈值检测棋盘格角点 bool found = false; if (cvVerPlus45) { ROS_INFO("OpenCV version >= 4.5 detected, using findChessboardCornersSB."); // OpenCV 4.5+ found = cv::findChessboardCornersSB( gray_image, boardSize, corners, cv::CALIB_CB_EXHAUSTIVE | cv::CALIB_CB_ACCURACY ); } else { ROS_INFO("OpenCV version < 4.5 detected, using findChessboardCorners."); // OpenCV 4.4- or earlier fallback // found = cv::findChessboardCorners(gray_image, boardSize, corners); found = cv::findChessboardCorners( gray_image, boardSize, corners, cv::CALIB_CB_ADAPTIVE_THRESH + cv::CALIB_CB_NORMALIZE_IMAGE + cv::CALIB_CB_FAST_CHECK ); } if (!found) { // std::cerr << "未检测到棋盘格！" << std::endl; // cv::imshow("检测结果", image); // 显示原始图像辅助调试 // cv::waitKey(1000); // 显示1秒后自动关闭 // cv::destroyWindow("检测结果"); ROS_ERROR("Chessboard not found!"); return false; } // 亚像素级角点精确化 cv::cornerSubPix( gray_image, corners, cv::Size(11, 11), // 搜索窗口大小 cv::Size(-1, -1), // 死区大小（-1表示无死区） cv::TermCriteria( cv::TermCriteria::EPS + cv::TermCriteria::COUNT, 30, // 最大迭代次数 0.1 // 精度阈值 ) ); // 绘制角点（绿色） cv::drawChessboardCorners(image, boardSize, cv::Mat(corners), found); // 生成三维物体点（假设棋盘格在Z=0平面） std::vector<cv::Point3f> objectPoints; // 棋盘格原点在左上第一个角点处 // for (int i = 0; i < boardSize.height; ++i) { // for (int j = 0; j < boardSize.width; ++j) { // objectPoints.emplace_back( // j * squareSize, // X坐标（沿宽度方向） // i * squareSize, // Y坐标（沿高度方向） // 0 // Z坐标固定为0 // ); // } // } // 棋盘格原点在中心位置 for (int i = 0; i < boardSize.height; ++i) { for (int j = 0; j < boardSize.width; ++j) { objectPoints.emplace_back( (j - (boardSize.width - 1) / 2.0) * squareSize, // X坐标（沿宽度方向） (i - (boardSize.height - 1) / 2.0) * squareSize, // Y坐标（沿高度方向） 0 // Z坐标固定为0 ); } } // 求解PnP问题（透视n点定位） // if (this->rvec.empty() || this->tvec.empty()){ // cv::solvePnP( // objectPoints, // 物体坐标系中的3D点 // corners, // 图像坐标系中的2D点 // cameraMatrix, // 相机内参矩阵 // distCoeffs, // 畸变系数 // rvec, // 输出旋转向量 // tvec, // 输出平移向量 // false, // 使用初始估计（连续帧时提高稳定性） // cv::SOLVEPNP_ITERATIVE // 使用迭代算法 // ); // } else { // cv::solvePnP( // objectPoints, // 物体坐标系中的3D点 // corners, // 图像坐标系中的2D点 // cameraMatrix, // 相机内参矩阵 // distCoeffs, // 畸变系数 // rvec, // 输出旋转向量 // tvec, // 输出平移向量 // true, // 使用初始估计（连续帧时提高稳定性） // cv::SOLVEPNP_ITERATIVE // 使用迭代算法 // ); // } std::vector<int> inliers; cv::solvePnPRansac( objectPoints, corners, cameraMatrix, distCoeffs, rvec, tvec, false, // 不使用初始估计 100, // 最大迭代次数 8.0, // 重投影误差阈值（像素） 0.99, // 置信度 inliers, // 返回的内点索引 cv::SOLVEPNP_ITERATIVE ); return true; } // 位姿计算函数 std::vector<float> PoseCalculation() { // 欧拉角（ZYX） cv::Mat R; cv::Rodrigues(rvec, R); float roll = atan2(R.at<double>(2,1), R.at<double>(2,2)); float pitch = atan2(-R.at<double>(2,0), sqrt(R.at<double>(2,1)*R.at<double>(2,1) + R.at<double>(2,2)*R.at<double>(2,2))); float yaw = atan2(R.at<double>(1,0), R.at<double>(0,0)); return { static_cast<float>(tvec.at<double>(0)), // X static_cast<float>(tvec.at<double>(1)), // Y static_cast<float>(tvec.at<double>(2)), // Z // static_cast<float>(rvec.at<double>(0)), // Rx // static_cast<float>(rvec.at<double>(1)), // Ry // static_cast<float>(rvec.at<double>(2)) // Rz static_cast<float>(roll), // Roll static_cast<float>(pitch), // Pitch static_cast<float>(yaw) // Yaw }; // // 将旋转向量转换为旋转矩阵 // cv::Mat rotationMatrix; // cv::Rodrigues(rvec, rotationMatrix); // // 计算棋盘格原点在相机坐标系中的坐标 // cv::Mat chessboardOrigin = -rotationMatrix.t() * tvec; // // 转换为float类型向量 // return { // static_cast<float>(chessboardOrigin.at<double>(0)), // X坐标 // static_cast<float>(chessboardOrigin.at<double>(1)), // Y坐标 // static_cast<float>(chessboardOrigin.at<double>(2)) // Z坐标 // }; } };这是啥如何使用

我们之前已经解释了代码的功能和使用方法... - 类中内置了两组相机参数（通过nDevType选择） - 实际应用时**必须替换**为您的相机标定参数 3. **依赖库**： - OpenCV 4.x - Eigen3 - ROS（仅日志功能，可移除）
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int flag = 1; while (flag != 32) { // 计算视差图 sgbm->compute(image1, image2, disp_SGBM); disp_SGBM.convertTo(disp, CV_32F, 1.0 / 16.0f); cv::imshow("SGBM_disp", disp / 96.0); flag = cv::waitKey(200); }

然后通过cv::waitKey(200)等待用户按下键盘，返回按键的ASCII码值并赋值给flag。如果用户按下的是ASCII码值为32的键（即空格键），循环结束。 这段代码可以用来实现一个简单的交互式视差图计算和显示的程序。每...

int flag = 1; while (flag != 32) { // 计算视差图 sgbm->compute(image1, image2, disp_SGBM); disp_SGBM.convertTo(disp, CV_32F, 1.0 / 16.0f); cv::imshow("SGBM_disp", disp / 96.0); // flag = cv::waitKey(200); }

循环的条件是flag不等于32，但是在代码中没有看到flag的更新，所以这个循环可能会成为一个无限循环。在每次循环中，使用Semi-Global Block Matching（SGBM）算法计算视差图，并将结果显示出来。最后注释掉了cv:...

solvepnp

OpenCV 中的 cv::solvePnP 函数用于解决透视 n 点 (Perspective-n-Point, PnP) 问题，即给定一组三维空间中的点及其对应的图像平面上的投影点，估计相机的姿态（旋转和平移）。此函数广泛应用于增强现实、机器人...

51c※视觉~合集1

我自己的原文哦~ https://blog.51cto.com/whaosoft/13436882在计算机视觉领域，评估对象检测模型对于了解其准确性和性能至关重要。此评估的常用指标是交集比 (IoU)、准确率、召回率和平均准确率 (mAP)。这些指标全面衡量了对象检测模型识别和分类图像中对象的能力。在这篇博文中，我们将深入探讨每个概念，解释如何计算它们，并提供 Python 代码来演示如何计算它们。1. 交并比（IoU） 交并比 (IoU)是对象检测中使用的一个重要指标，用于测量两个边界框之间

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描述 该“可实现最大 SNR 和采样率的 18 位 2Msps 隔离式数据采集参考设计”演示了如何应对隔离式数据采集系统设计中的典型性能限制挑战: 通过将数字隔离器引入的传播延迟降至最低，使采样率达到最大 通过有效地减轻数字隔离器引入的 ADC 采样时钟抖动，使高频交流信号链性能 (SNR) 达到最大 特性 18 位、2Msps、1 通道、差分输入、隔离式数据采集 (DAQ) 系统 利用 ADS9110 的 multiSPI:trade_mark: 数字接口实现 2MSPS 采样率，同时保持低 SPI 数据速率 源同步 SPI 数据传输模式，可将隔离器传播延迟降至最低并提高采样率 可降低隔离器引入的抖动的技术，能够将 SNR 提高 12dB（100kHz Fin，2MSPS） 经测试的设计包含理论和计算、组件选择、PCB 设计和测量结果 原理图 附件文档: 方案相关器件: ISO1541:低功耗、双向 I2C 隔离器 ISO7840:高性能 5.7kVRMS 增强型四通道数字隔离器 ISO7842:高性能 5.7kVRMS 增强型四通道数字隔离器
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自动化图书管理系统 v7.0

自动化图书馆管理系统包含了目前图书馆管理业务的每个环节，能同时管理图书和期刊，能打印条码、书标，并制作借书证，最大藏书量在300万册以上。系统采用CNMARC标准及中图法第四版分类，具有Web检索与发布功能，条码扫描,支持一卡通，支持触摸屏。系统包括系统管理、读者管理、编目、流通、统计、查询等功能。能够在一个界面下实现图书、音像、期刊的管理，设置假期、设置暂离锁(提高安全性)、暂停某些读者的借阅权、导入导出读者、交换MARC数据、升级辅助编目库等。安装本系统前请先安装SQL 2000SQL 下载地址 http://pan.baidu.com/s/145vkr安装过程如有问题可咨询： TEL 13851381727  QQ 306404635
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真正的VB6.0免安装，可以装U盘启动了

这个，，资源都来自CSDN大神们，在这里声明下。
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详细说明 VC++的MFC开发串口调试助手源代码,包括数据发送,接收,显示制式等29782183com

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文档编码批量转换UTF16toUTF8.rar

将UTF16编码格式的文件转换编码到UTF8 使用格式：U16toU8.exe [output] 如果没有output，则覆盖源文件，否则输出到output中 方便命令行使用，批量转换文件编码

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OpenCV中的cv::Mat函数将数据写入txt文件

OpenCV是一个功能强大的计算机视觉库，它提供了许多有用的函数和类来处理图像和视频。其中，cv::Mat是一个非常重要的类，它可以用来存储和处理图像和矩阵数据。在使用OpenCV进行图像处理的过程中，经常会涉及到将...
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光子学领域基于连续域束缚态的铌酸锂二次谐波超表面COMSOL模拟研究 - 二次谐波

内容概要：本文探讨了基于连续域束缚态（BICs）的铌酸锂二次谐波超表面的COMSOL光子晶体模拟。首先介绍了BICs的概念及其在光学领域的应用潜力，然后详细描述了在COMSOL中建立的三维模型，包括周期性晶格结构和BICs模式。接着分析了模拟结果，展示了光子在铌酸锂超表面上的传播行为变化，特别是二次谐波效应的显著提升。最后讨论了代码实现和模拟结果的可视化方法，并展望了未来优化方向和其他潜在应用。 适合人群：从事光子学、光学工程及相关领域的研究人员和学生。 使用场景及目标：适用于希望深入了解BICs在铌酸锂二次谐波中的应用机制，以及希望通过COMSOL进行类似模拟实验的人群。 其他说明：文中涉及大量COMSOL建模和仿真细节，对于初学者可能有一定难度，建议先掌握相关基础知识再进行深入学习。
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Abaqus仿真技术在PCB板钻削加工中的应用：铜箔与纤维复合材料建模及本构关系研究

Abaqus仿真技术在PCB板钻削加工中的应用，重点讨论了铜箔和纤维复合材料的建模及其本构关系。首先，文章阐述了铜箔采用J-C本构模型进行模拟的原因及其优势，能够准确预测加工过程中的变形和应力。其次，针对纤维复合材料，文章提出了两种建模方式：二维壳单元Hashin准则和三维Hashin子程序，分别适用于不同的应用场景。此外，还探讨了有限元方法在PCB钻削加工仿真的应用，强调了结合实验数据和实际工艺参数的重要性。最后，文章指出，合理的仿真技术和材料选择有助于提升加工效率和产品质量。 适合人群：从事PCB板制造及相关领域的工程师和技术人员，尤其是对仿真技术有一定了解并希望深入掌握Abaqus应用的人群。 使用场景及目标：① 提高对PCB板钻削加工仿真技术的理解；② 掌握铜箔和纤维复合材料的建模方法；③ 学习如何结合实验数据和实际工艺参数优化仿真效果。 其他说明：本文不仅提供了理论指导，还结合了实际案例，使读者能够在实践中更好地应用所学知识。
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Webdiy.net新闻系统v1.0企业版发布：功能强大、易操作

标题中提到的"Webdiy.net新闻系统 v1.0 企业版"是一个针对企业级应用开发的新闻内容管理系统，是基于.NET框架构建的。从描述中我们可以提炼出以下知识点： 1. **系统特性**： - **易用性**：系统设计简单，方便企业用户快速上手和操作。 - **可定制性**：用户可以轻松修改网站的外观和基本信息，例如网页标题、页面颜色、页眉和页脚等，以符合企业的品牌形象。 2. **数据库支持**： - **Access数据库**：作为轻量级数据库，Access对于小型项目和需要快速部署的场景非常合适。 - **Sql Server数据库**：适用于需要强大数据处理能力和高并发支持的企业级应用。 3. **性能优化**： - 系统针对Access和Sql Server数据库进行了特定的性能优化，意味着它能够提供更为流畅的用户体验和更快的数据响应速度。 4. **编辑器功能**： - **所见即所得编辑器**：类似于Microsoft Word，允许用户进行图文混排编辑，这样的功能对于非技术人员来说非常友好，因为他们可以直观地编辑内容而无需深入了解HTML或CSS代码。 5. **图片管理**： - 新闻系统中包含在线图片上传、浏览和删除的功能，这对于新闻编辑来说是非常必要的，可以快速地为新闻内容添加相关图片，并且方便地进行管理和更新。 6. **内容发布流程**： - **审核机制**：后台发布新闻后，需经过审核才能显示到网站上，这样可以保证发布的内容质量，减少错误和不当信息的传播。 7. **内容排序与类别管理**： - 用户可以按照不同的显示字段对新闻内容进行排序，这样可以突出显示最新或最受欢迎的内容。 - 新闻类别的动态管理及自定义显示顺序，可以灵活地对新闻内容进行分类，方便用户浏览和查找。 8. **前端展示**： - 系统支持Javascript前端页面调用，这允许开发者将系统内容嵌入到其他网页或系统中。 - 支持iframe调用，通过这种HTML元素可以将系统内容嵌入到网页中，实现了内容的跨域展示。 9. **安全性**： - 提供了默认的管理账号和密码（webdiy / webdiy.net），对于企业应用来说，这些默认的凭证需要被替换，以保证系统的安全性。 10. **文件结构**： - 压缩包文件名称为"webdiynetnews"，这可能是系统的根目录名称或主要安装文件。 11. **技术栈**： - 系统基于ASP.NET技术构建，这表明它使用.NET框架开发，并且可以利用.NET生态中的各种库和工具来实现功能的扩展和维护。 在实施和部署这样的系统时，企业可能还需要考虑以下方面： - **可扩展性**：随着业务的增长，系统应该能容易地扩展，以支持更多的用户和内容。 - **安全性**：除了更改为安全的管理员凭证外，还需考虑防止SQL注入、XSS攻击等网络安全问题。 - **备份和恢复**：定期备份数据库和内容是很重要的，以防数据丢失或需要恢复到先前的状态。 - **多用户和权限管理**：企业环境可能需要多级用户权限设置，以适应不同的团队和角色。 - **SEO优化**：系统应支持良好的搜索引擎优化实践，以便于内容在搜索引擎中的排名和发现。 - **移动适应性**：由于移动设备的广泛使用，系统应具备良好的响应式设计，以提供良好的移动用户体验。 根据描述，该系统似乎是一个成熟的解决方案，适用于需要快速搭建新闻网站的企业用户，但同时也应该注意定期的维护和更新，以确保系统的稳定性和安全性。
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【Windows 11用户的福音】：一步到位解决GX Works2安装问题，让兼容性不再是问题！

# 1. GX Works2简介与Windows 11兼容性问题 ## 简介GX Works2 GX Works2是由三菱电机开发的一款针对其PLC（可编程逻辑控制器）产品的编程和调试软件。该软件以其直观的用户界面和强大的编程功能闻名于工业自动化领域，支持从简单的逻辑控制到复杂的系统集成项目。随着Windows操作系统的迭代升级，尤其是新推
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电磁加热双边谐振和单边谐振的区别

<think>我们正在处理关于电磁加热技术中双边谐振与单边谐振的工作原理及区别的问题。 首先，需要明确用户意图是了解这两种谐振方式的区别以及它们的工作原理。 我们将通过以下步骤进行： 1. 调用网络搜索工具，检索关于电磁加热中双边谐振和单边谐振的信息。 2. 整合检索到的内容，按照要求生成回答，包括工作原理和区别，并组织成多个方法或步骤（但避免使用步骤词汇，用换行分隔）。 3. 在回答中，如果有公式或代码，按照指定格式处理。 4. 最后，添加相关问题部分。 注意：避免使用第一人称，避免步骤词汇，引用内容不集中末尾，而是融入回答中。 根据搜索，电磁加热中的谐振通常指的是感应加
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EnvMan源代码压缩包内容及功能解析

根据给定文件信息，我们需要生成关于“EnvMan-source.zip”这一压缩包的知识点。首先，由于提供的信息有限，我们无法直接得知EnvMan-source.zip的具体内容和功能，但可以通过标题、描述和标签中的信息进行推断。文件名称列表只有一个“EnvMan”，这暗示了压缩包可能包含一个名为EnvMan的软件或项目源代码。以下是一些可能的知识点： ### EnvMan软件/项目概览 EnvMan可能是一个用于环境管理的工具或框架，其源代码被打包并以“EnvMan-source.zip”的形式进行分发。通常，环境管理相关的软件用于构建、配置、管理和维护应用程序的运行时环境，这可能包括各种操作系统、服务器、中间件、数据库等组件的安装、配置和版本控制。 ### 源代码文件说明 由于只有一个名称“EnvMan”出现在文件列表中，我们可以推测这个压缩包可能只包含一个与EnvMan相关的源代码文件夹。源代码文件夹可能包含以下几个部分： - **项目结构**：展示EnvMan项目的基本目录结构，通常包括源代码文件（.c, .cpp, .java等）、头文件（.h, .hpp等）、资源文件（图片、配置文件等）、文档（说明文件、开发者指南等）、构建脚本（Makefile, build.gradle等）。 - **开发文档**：可能包含README文件、开发者指南或者项目wiki，用于说明EnvMan的功能、安装、配置、使用方法以及可能的API说明或开发者贡献指南。 - **版本信息**：在描述中提到了版本号“-1101”，这表明我们所见的源代码包是EnvMan的1101版本。通常版本信息会详细记录在版本控制文件（如ChangeLog或RELEASE_NOTES）中，说明了本次更新包含的新特性、修复的问题、已知的问题等。 ### 压缩包的特点 - **命名规范**：标题、描述和标签中的一致性表明这是一个正式发布的软件包。通常，源代码包的命名会遵循一定的规范，如“项目名称-版本号-类型”，在这里类型是“source”。 - **分发形式**：以.zip格式的压缩包进行分发，是一种常见的软件源代码分发方式。虽然较现代的版本控制系统（如Git、Mercurial）通常支持直接从仓库克隆源代码，但打包成zip文件依然是一种便于存储和传输的手段。 ### 可能的应用场景 - **开发环境配置**：EnvMan可能是用于创建、配置和管理开发环境的工具，这种工具在开发人员设置新的开发机或新的项目环境时非常有用。 - **自动化部署**：EnvMan可能包含自动化部署环境的脚本或命令，使得部署流程变得快捷且高效。 - **监控与维护**：作为环境管理工具，EnvMan可能还支持对环境的监控功能，包括系统资源监控、服务状态检查等，以保证生产环境的稳定性。 ### 总结 尽管以上知识点是基于有限的信息进行的假设性推论，但EnvMan-source.zip包可能是一个用于环境管理的软件或项目的源代码包。该软件或项目可能包含构建和部署自动化环境的能力，以及对运行时环境的监控和维护。文件命名的一致性暗示这是一个正式的版本发布。如果要深入了解EnvMan的功能与用法，建议直接查看压缩包中的文档或源代码注释。同时，考虑到源代码的开发，我们还应该探究该项目所使用的技术栈、编程语言以及版本控制工具等，这将有助于进一步了解EnvMan的技术细节。
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# 1. Windows 11与GX Works2简介 ## 1.1 Windows 11操作系统概览 Windows 11，作为微软最新的操作系统，不仅仅提供了一种现代的用户体验，而且加强了在企业环境中的安全性与生产力工具。其引入了全新的界面设计、改进的多任务处理以及对Android应用的支持，使它成为IT专业人
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<think>首先，用户的问题是关于贝叶斯高斯混合模型（Bayesian Gaussian Mixture Model, BGMM）的原理和应用。我需要根据系统指令来构建回答。 系统指令包括： - 所有行内数学表达式使用 `$...$` 格式。 - 独立公式使用 `$$...$$` 格式并单独成段。 - LaTeX语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 在回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识，如 `[^1]`。 - 回答结构清晰，帮助用户逐步解决问题。 - 保证回答真实可靠。 参考提供的引用： - 引用[1]：讨论了高斯混合模型在机器学习中的应用，包括其优点和挑战。 -
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威海卫国旅游网美化版网站建设意向表下载

根据提供的文件信息，我们可以提取以下知识点： 1. 网站建设意向表概念： 网站建设意向表是指在网站开发过程中，客户或项目负责人填写的一份表单，用以明确表达网站建设的需求、目标、功能、风格偏好等关键信息。它是项目开发前期沟通的载体，确保开发团队能够准确理解客户需求并据此进行网站设计和功能实现。 2. 美化版的含义： 美化版通常指的是对原有产品、设计或界面进行视觉上的改进，使之更加吸引人和用户体验更佳。在网站建设的上下文中，美化版可能指对网站的设计元素、布局、色彩搭配等进行更新和优化，从而提高网站的美观度和用户交互体验。 3. 代码和CSS的优化： 代码优化：指的是对网站的源代码进行改进，包括但不限于提高代码的执行效率、减少冗余、提升可读性和可维护性。这可能涉及代码重构、使用更高效的算法、减少HTTP请求次数等技术手段。 CSS优化：层叠样式表（Cascading Style Sheets, CSS）是一种用于描述网页呈现样式的语言。CSS优化可能包括对样式的简化、合并、压缩，使用CSS预处理器、应用媒体查询以实现响应式设计，以及采用更高效的选择器减少重绘和重排等。 4. 网站建设实践： 网站建设涉及诸多实践，包括需求收集、网站规划、设计、编程、测试和部署。其中，前端开发是网站建设中的重要环节，涉及HTML、CSS和JavaScript等技术。此外，还需要考虑到网站的安全性、SEO优化、用户体验设计（UX）、交互设计（UI）等多方面因素。 5. 文件描述中提到的威海卫国旅游网： 威海卫国旅游网可能是一个以威海地区旅游信息为主题的网站。网站可能提供旅游景点介绍、旅游服务预订、旅游攻略分享等相关内容。该网站的这一项目表明，他们关注用户体验并致力于提供高质量的在线服务。 6. 文件标签的含义： 文件标签包括“下载”、“源代码”、“源码”、“资料”和“邮件管理类”。这些标签说明该压缩文件中包含了可以下载的资源，具体内容是网站相关源代码以及相关的开发资料。另外，提到“邮件管理类”可能意味着在网站项目中包含了用于处理用户邮件订阅、通知、回复等功能的代码或模块。 7. 压缩文件的文件名称列表： 该文件的名称为“网站建设意向表 美化版”。从文件名称可以推断出该文件是一个表单，用于收集网站建设相关需求，且经过了视觉和界面的改进。 综合上述内容，可以得出结论，本表单文件是一个为特定网站建设项目设计的需求收集工具，经过技术优化并美化了用户界面，旨在提升用户体验，并且可能包含了邮件管理功能，方便网站运营者与用户进行沟通。该文件是一份宝贵资源，尤其是对于需要进行网站建设或优化的开发者来说，可以作为参考模板或直接使用。